低空无人机飞行冲突分类探测与差异解脱方法研究

针对低空空域这一民用无人机当前的主要活动空间，为解决低空无人机飞行冲突问题，保证无人机飞行安全，提出了一种无人机飞行冲突分类探测与差异解脱方法。首先，在分析无人机低空运行模式的基础上，从对头、交叉和追赶等视角构建低空无人机异质飞行冲突场景，设计了基于安全间隔的无人机飞行保护区，建立了基于改进速度障碍法的无人机飞行冲突探测方法；然后，采用调整高度、航向和速度的飞行调配思路，设计了无人机飞行冲突解脱策略及其适用条件，构建了以最小化冲突解脱时间成本为导向的无人机飞行冲突解脱策略最优配置规则及实施流程；最后，设计多种典型冲突场景对所提方法进行了仿真验证，并分析了时间约束的敏感性。仿真结果表明，所提方法可对低空空域内潜在的无人机飞行冲突进行有效探测，并实现异质冲突场景下解脱策略优先级的科学配置，最优解脱策略的求解时间可控制在2.5 s以下。研究成果可为提升低空空域系统内无人机运行安全管理水平提供依据。     

我国新时代城镇化进程中环境“邻避”问题形势特征及应对对策——以南方某省为例

进入新时代，具有“邻避”效应的重大项目和基础设施建设仍然是我国城镇化发展的“刚需”和重要支撑，环境“邻避”问题必将是当前及今后一定时期内城镇化进程中面临的常态。本文选取南方某省作为典型对象进行深入研究，结果表明，环境“邻避”问题总体风险形势平稳可控，防控重点领域仍以传统领域为主，公众诉求反应和抗争表达方式由激烈转变为相对理性，城市规划与建设的矛盾风险问题增多，风险传播快传导性强。本文系统总结出明确组织领导统筹机制、强化联动发挥协作效能、建设项目高标准实施、惠民措施灵活有效、社会力量聚合治理等地方实践经验。建议重点着力防范化解好传统领域风险，常态化推动机制发挥作用，充分发挥共建共治共享作用，以环境社会治理共享发展成果，提升环境“邻避”问题系统应对能力。     

电力信息传输网络故障分析与控制研究

为提高电力信息传输网络运行的可靠性，预防和阻断安全隐患源，根据国家相关法律和电力行业技术标准，对某电力企业的信息网络故障进行收集和分析。根据企业的故障形态和故障特点，设计故障的三角控制模型，建立生态环境故障的防灾技术模块和预控策略，提出物理故障的诊断技术和有效控制方法，形成网络风险的安全防护屏障，这对促进数字电网安全、稳定、健康发展具有重要意义。     

中亚五国气溶胶光学厚度时空分布特征研究

气溶胶时空变化是影响气溶胶气候效应不确定性的主要因素之一.在生态环境脆弱的中亚五国(哈萨克斯坦、乌兹别克斯坦、土库曼斯坦、吉尔吉斯斯坦和塔吉克斯坦)研究气溶胶光学厚度(Aerosol Optical Depth,AOD)的时空变化对中亚地区及全球生态环境和气候变化具有重要意义.基于2002-2019年MODIS 04_...     

小型高效超临界机组在热电联产领域的节能减排效用分析

文章分析了高参数小型化的技术路线在机组高效化及节能减排方面的促进作用，针对当前小型低参数热电联产机组能耗较高以及大型燃煤热电联产机组热电负荷难以有效匹配的现状，探讨了小型超临界机组在热电联产领域的发展思路，并对小型超临界发电机组的各项性能指标进行了分析，结果表明小型超临界热电联产机组具有较好的节能减排效果及更好的适应性，未来应用及推广空间较大。     

基于集对分析法的寒区输水工程冬季安全运行评价

为了对高寒地区输水工程冬季安全运行进行客观评价,及时掌握工程实时运行状态,以北疆某输水工程渠首段为例,建立寒区输水工程冬季安全运行评价指标体系,采用熵值法确定各指标权重,同时采用集对分析法构建冬季安全运行评价模型;随后,通过计算多元联系数和减法集对势对各级指标进行不确定分析,以确定该输水工程的安全运行等级;最后,将计算结果与采用模糊评价法得出的评价结果进行比较。结果显示:采用集对分析法计算的结果与模糊评价法完全一致,属于较安全等级,与实际情况吻合,表明基于集对分析法的安全评价模型有较好的准确性和合理性。此外,通过减法集对势的计算可以得出整个工程评价系统趋于同势,处于健康状态,发展趋势良好;而明渠的排冰设施指标风险性最大,处于病态,具有较大的脆弱性,是渠道冬季安全运行主要调控和维护的对象,需要对其进行加强防护。采用集对分析法评价可以为寒区输水工程冬季安全运行管理提供一定的科学依据和技术支持。     

基于多生理信号融合的疲劳驾驶检测研究

为减少交通事故，保障道路交通安全，提出一种能更加有效地检测驾驶人驾驶状态的方法。通过对疲劳状态进行等级划分，利用脉搏波信号(Photoplethysmographic signal, PPG)以及皮肤电反应信号(Galvanic Skin Response, GSR),实现多种生理信号融合，进而构建驾驶人的驾驶疲劳状态数据库。根据采集数据结合主观评测分析驾驶人状态变化规律，选取有效指标进行分析比较，以探究各个指标与疲劳程度的变化趋势。依据状态变化规律和特征，结合主观评测，分析驾驶人的疲劳状态。同时，设定疲劳状态等级，分为清醒、轻度疲劳和重度疲劳状态，构建隐马尔可夫(Hidden Markov Model, HMM)驾驶疲劳水平分级的疲劳评估模型。测试结果显示：训练后的HMM疲劳检测模型准确率为90%。